[发明专利]模型更新方法及相关装置

权利要求书

1.一种模型更新方法，其特征在于，包括：

获取待更新的模型和对应的训练指标；

从数据库中获取与所述模型对应的新的训练样本；

基于所述新的训练样本和所述训练指标，对所述模型进行本次训练；

在所述本次训练结束后，存储所述模型对应的模型文件；

通过线上加载所述模型文件，从而更新所述模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待更新的模型和对应的训练指标，包括：

获取模型更新请求，其中，所述模型更新请求携带有模型标识；

根据所述模型标识，从模型库中获取预先建立的所述模型和所述训练指标。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述新的训练样本和所述训练指标，对所述模型进行本次训练，包括：

对所述新的训练样本进行特征加工，从而得到新的特征；

使用所述新的特征对所述模型进行所述本次训练。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述新的训练样本和所述训练指标，对所述模型进行本次训练之后，所述方法还包括：

调用sklearn工具包，计算所述模型对应的AUC值、真阳率tpr和假阳率fpr；

根据所述AUC值、所述真阳率tpr和所述假阳率fpr，评估所述模型的性能。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述新的训练样本和所述训练指标，对所述模型进行本次训练之后，所述方法还包括：

在所述本次训练结束后，存储所述模型对应的所述本次训练的训练日志和所述本次训练的训练指标。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过线上加载所述模型文件，从而更新所述模型，包括：

线上加载所述模型文件中记录的决策树，并线上读取所述模型文件中记录的所述决策树的分叉条件，从而加载所述模型文件；

使用所述模型文件替换原来的模型文件，从而更新所述模型。

7.一种模型更新装置，其特征在于，包括：模型指标获取单元、训练样本获取单元、模型训练单元、模型文件存储单元和模型更新单元；

所述模型指标获取单元，用于获取待更新的模型和对应的训练指标；

所述训练样本获取单元，用于从数据库中获取与所述模型对应的新的训练样本；

所述模型训练单元，用于基于所述新的训练样本和所述训练指标，对所述模型进行本次训练；

所述模型文件存储单元，用于在所述本次训练结束后，存储所述模型对应的模型文件；

所述模型更新单元，用于通过线上加载所述模型文件，从而更新所述模型。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述模型指标获取单元，包括：更新请求获取子单元和模型指标获取子单元；

所述更新请求获取子单元，用于获取模型更新请求，其中，所述模型更新请求携带有模型标识；

所述模型指标获取子单元，用于根据所述模型标识，从模型库中获取预先建立的所述模型和所述训练指标。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的模型更新方法。

10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括至少一个处理器、以及与所述处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，所述处理器、所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行如权利要求1至6中任一项所述的模型更新方法。